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本文针对低截获概率（Low Probability of Intercept, LPI）雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法. 该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换,将一维时域信号变换为二维时频图像,然后使用Swin Transformer神经网络对图像进行特征提取及调制类型识别. 仿真结果显示,该方法具有较强的抗噪声能力,在低信噪比条件下识别准确率高,且具有较强的小样本适应能力. 相似文献
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